• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.5D
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• pp.609-615
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• 2008

A Pedestrian Space in the transit transfer center is compositively made of a variety of activities for pedestrians. The pedestrians avoid access to the transit transfer center and the revitalization of the transit transfer center is obstructed as the travel cost of the pedestrians increases. This study provides the pedestrians using the transit transfer center with the significant real-time routing service and helps the movement of pedestrians to minimize the economical loss considering the travel cost and congestion of the pedestrians in the transit transfer center. In this paper, we propose a solution to construct a spatial map for the pedestrians in the transit transfer center to receive the significant real-time routing service based on Ubiquitous technique which is big issue around the world.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.6
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• pp.1103-1108
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• 2023

In this paper, we propose a new algorithm for attenuating the background noises in acoustic signal. This algorithm improves the noise attenuation performance by using the FNN(: Full-connected Neural Network) deep learning algorithm instead of the existing adaptive filter after wavelet transform. After wavelet transforming the input signal for each short-time period, noise is removed from a single input audio signal containing noise by using a 1024-1024-512-neuron FNN deep learning model. This transforms the time-domain voice signal into the time-frequency domain so that the noise characteristics are well expressed, and effectively predicts voice in a noisy environment through supervised learning using the conversion parameter of the pure voice signal for the conversion parameter. In order to verify the performance of the noise reduction system proposed in this study, a simulation program using Tensorflow and Keras libraries was written and a simulation was performed. As a result of the experiment, the proposed deep learning algorithm improved Mean Square Error (MSE) by 30% compared to the case of using the existing adaptive filter and by 20% compared to the case of using the STFT(: Short-Time Fourier Transform) transform effect was obtained.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.1
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• pp.113-118
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• 2024

In this paper, we propose an optimal wavelet in a system for canceling background noise of acoustic signals. This system performed Discrete Wavelet Transform(DWT) instead of the existing Short Time Fourier Transform(STFT) and then improved noise cancellation performance through a deep learning process. DWT functions as a multi-resolution band-pass filter and obtains transformation parameters by time-shifting the parent wavelet at each level and using several wavelets whose sizes are scaled. Here, the noise cancellation performance of several wavelets was tested to select the most suitable mother wavelet for analyzing the speech. In this study, to verify the performance of the noise cancellation system for various wavelets, a simulation program using Tensorflow and Keras libraries was created and simulation experiments were performed for the four most commonly used wavelets. As a result of the experiment, the case of using Haar or Daubechies wavelets showed the best noise cancellation performance, and the mean square error(MSE) was significantly improved compared to the case of using other wavelets.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.4
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• pp.685-692
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• 2024

In this paper, we propose a new CNN model to improve the recognition performance of command voice signals. This method obtains a spectrogram image after performing a short-time Fourier transform (STFT) of the input signal and improves command recognition performance through supervised learning using a CNN model. After Fourier transforming the input signal for each short-time section, a spectrogram image is obtained and multi-classification learning is performed using a CNN deep learning model. This effectively classifies commands by converting the time domain voice signal to the frequency domain to express the characteristics well and performing deep learning training using the spectrogram image for the conversion parameters. To verify the performance of the speech recognition system proposed in this study, a simulation program using Tensorflow and Keras libraries was created and a simulation experiment was performed. As a result of the experiment, it was confirmed that an accuracy of 92.5% could be obtained using the proposed deep learning algorithm.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.01a
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• pp.235-240
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• 2006

정보통신 기술 발달에 따른 사회적 변화는 생활 전반에 중대한 영향을 미치고 있다. 교육 분야에서도 수준별 교육과정을 통하여 자기주도적 학습을 강조하면서 초등 과학과의 목표에서도 과학적 소양의 함양이 강조되고 있다. 따라서 과학과의 다양한 분야를 직접 실험할 수 없는 문제점 등을 해결 하는 방안으로 전자적 도구의 활용 방안-전자교과서-이 활발히 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 전자교과서에 대한 개념을 정리하고, 초등학교 과학과 '열의 이동과 우리 생활' 단원을 대상으로 전자교과서를 개발하여, 현장 수업을 통해 전자교과서의 학습효과를 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.606-608
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• 1998

컴퓨터 통신의 발달로 인하여 정부기관, 학교, 연구소, 기업체등의 사회의 모든 분야에 걸쳐 인터넷 환경이 널리 보급되고 있다. 이를 통하여 컴퓨터간의 단순한 정보와 자원의 공유에 국한되었던 범위를 넘어 점자 결제, 전자 상거래, 상용 서비스 등 많은 편리함이 제공되고 있다. 그러나 최근 들어 이러한 인터넷을 이용한 불법 침입자들의 정보 유출이나 파괴 혹은 금융사고와 같은 범죄가 더욱 많아지고 지능화 되고 있다. 이러한 문제점을 보안 하기위해 불법적인 침입자들이 네트워크를 통해 시스템에 접근하여 중요한 정보를 유출 혹은 파괴하는 행위를 감시할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 목적을 위해 사용하는 네트워크 모니터링 혹은 칩입 탐지를 위한 도구를 제안하고 기술할 것이다. 이 도구는 현존하는 도구들이 톡정 패킷만을 모니터링할 수 있는 문제점을 강력한 명세언어를 사용하여서 응용프로그램에서 사용하는 패킷까지도 포획할 수 있는 기능을 제공한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.409-418
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• 2004

현재 각급 학교의 하드웨어적인 인프라는 이미 충분히 구축되어 있으나, 이를 효율적으로 관리하고 활용할 소프트웨어적인 인프라 구축은 거의 이루어지고 있지 않다. 통신속도의 증속에 따른 장비 교체, 각 교실의 저속 사양의 컴퓨터를 최신 컴퓨터로 교체, 영상장치 교체 등의 하드웨어 장치가 지속적으로 증가하고 있으며, 그와 더불어 교육정보부에서는 이들 하드웨어 교체 및 유지 보수 등의 관리에 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 어려움은 매년 똑같이 반복되고 있으며, 교육정보부장의 잦은 교체에 따라 업무 인수인계도 원활히 이루어지고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 교육정보부의 여러 자원들을 효율적으로 관리 할 수 있도록 교내에 인트라넷(Intranet)을 설계하고 구축하여 활용하는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.261-266
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• 2007

21세기는 정보통신매체가 주도하는 정보화 사회, 멀티미디어 시대로 우리나라에서는 지식정보사회에 필요한 인력 양성을 위해서 교육 개혁을 지속적으로 추진하고 있다. 이의 일환으로 학교에 교육용 소프트웨어를 보급하여 실제 교수 학습에서 활용하고 있는데, 그 형태가 선진 주요국에서 나타나지 않고 국내에서만 나타나는 독특한 형태이다. 이에, 본 연구에서는 국내에서 활용되고 있는 교육용 소프트웨어의 유형을 분석하고, 국내외 교육용 소프트웨어의 활용 수준을 조사한 후 실제 교수 학습에 교육용 소프트웨어를 투입하여 튜토리얼형 교육용 소프트웨어의 효과에 대해서 알아보고, 국내의 교육용 소프트웨어의 활용 방향과 향후 교육용 소프트웨어의 개발 방향을 제시하고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.233-239
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• 2007

최근 정보통신기술의 발달로 학교 교육 현장에서는 미래형 교육을 위한 새로운 노력들이 시도되고 있다. u-러닝 (Ubiquitous Learning)으로 일컬어지는 이러한 교육을 이끌어가는 도구로서 UMPC (Ultra Mobile Personal Computer)는 기존 PC로 할 수 있는 모든 것을 가능케 하면서 나아가 휴대성과 이동성의 장점까지 겸비해 최근 급부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 동향을 반영하여 평생학습 사회에서 누적된 학습을 효과적으로 관리할 수 있도록 UMPC를 기반으로 한 학습 관리 시스템을 설계하였다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. 첫째, 자기조절학습 이론의 자기조절학습 전략을 적용함으로써 학습자가 능동적이고 자기주도적으로 학습을 점검하고 관리할 수 있도록 하였다. 둘째, 복잡하고 불필요한 기능을 배제하고 기존의 학습 자원과 도구를 최대한 활용하여 시스템의 편의성을 높임으로써 바쁜 일상에서도 간단하게 사용할 수 있는 학습 관리 및 생활 관리 도우미의 역할을 할 수 있도록 하였다. 셋째, 자기 학습에 대한 피드백을 지속적으로 할 수 있도록 도와줌으로써 궁극적으로 학업 성취 향상에 기여할 수 있도록 하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.147-152
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• 2007

정보통신기술의 급격한 발달은 새로운 정보와 지식의 양을 급속하게 증가시켜 지식 기반사회로의 체제를 굳건히 만들고 있다. 지식기반사회에서 전통적 교수-학습 방법은 더 이상 학습자의 문제해결에 도움을 주기 어렵다. 이런 이유 때문에 전통적 교수-학습 방법을 대신할 수 있는 지식기반사회의 적합한 수업모형인 문제중심학습이 대두되고 있다. 또한 이를 발전시켜 온라인 기반의 e-PBL (e-Learning PBL)은 e-Learning과 PBL을 결합시킨 수업모형으로 전통적 교수-학습 방법을 대체할 수 있다. 따라서 본 연구는 초등학교 정보소양교육 분야에서 활용할 수 있는 e-PBL 수업모형, 수업문제를 개발하고 이를 실제 교육현장에 적용하여 타당성과 효과성을 검증하였다. 또한 e-PAS 시스템을 구축하여 e-PBL을 지원함으로써 학업성취도 및 자기 주도적 학습능력을 향상시키고 학습만족도를 신장시켰다.